Stream API 流 | 易学教程

了解 Stream

Stream 是Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作
使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用SQL 执行的数据库查询
Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式

什么是 Stream

是数据渠道，用于操作数据源（集合、数组等）所生成的元素序列
集合讲的是数据，流讲的是计算
注意
- Stream 自己不会存储元素
- Stream 不会改变源对象。相反，他们会返回一个持有结果的新Stream
- Stream 操作是延迟执行的。这意味着他们会等到需要结果的时候才执行

Stream 的操作三个步骤

创建Stream
- 一个数据源（如：集合、数组），获取一个流
中间操作
- 一个中间操作链，对数据源的数据进行处理
终止操作(终端操作)
- 一个终止操作，执行中间操作链，并产生结果

第一步：创建Stream

Collection 接口
- Java8 中的Collection 接口被扩展，提供了两个获取流的方法：
  - default Stream stream() : 返回一个顺序流
  - default Stream parallelStream() : 返回一个并行流
Arrays 数组创建流
- Java8 中的Arrays 的静态方法stream() 可以获取数组流：
  - static Stream stream(T[] array): 返回一个流
由值创建流
- 可以使用静态方法Stream.of(), 通过显示值创建一个流。它可以接收任意数量的参数
  - public static Stream of(T… values) : 返回一个流
由函数创建流：创建无限流
- 可以使用静态方法Stream.iterate() 和Stream.generate(), 创建无限流
  - 迭代
    public static Stream iterate(final T seed, final UnaryOperator f)
  - 生成
    public static Stream generate(Supplier s)

第二步：Stream 的中间操作

多个中间操作可以连接起来形成一个流水线，除非流水线上触发终止操作，否则中间操作不会执行任何的处理！
而在终止操作时一次性全部处理，称为“惰性求值”。
筛选与切片

方法	描述
filter (Predicatep)	接收Lambda ，从流中排除某些元素
distinct ()	筛选，通过流所生成元素的hashCode() 和equals() 去除重复元素
limit(long maxSize)	截断流，使其元素不超过给定数量
skip(long n)	跳过元素，返回一个扔掉了前n 个元素的流。若流中元素不足n 个，则返回一个空流。与limit(n) 互补

映射

方法	描述
map(Functionf)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，并将其映射成一个新的元素
flatMap(Function f)	接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流
mapToDouble(ToDoubleFunction f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的DoubleStream
mapToInt(ToIntFunction f)	接收一个函数作为参数，该函数会被应用到每个元素上，产生一个新的IntStream

排序

方法	描述
sorted()	产生一个新流，其中按自然顺序排序
sorted(Comparator comp)	产生一个新流，其中按比较器顺序排序

第三步：Stream 的终止操作

终端操作会从流的流水线生成结果。其结果可以是任何不是流的值，例如：List、Integer，甚至是void
查找与匹配

方法	描述
allMatch(Predicate p)	检查是否匹配所有元素
anyMatch(Predicate p)	检查是否至少匹配一个元素
noneMatch(Predicate p)	检查是否没有匹配所有元素
findFirst()	返回第一个元素
findAny()	返回当前流中的任意元素
count()	返回流中元素总数
max(Comparator c)	返回流中最大值
min(Comparator c)	返回流中最小值
forEach(Consumer c)	内部迭代

收集

方法	描述
collect(Collector c)	将流转换为其他形式。接收一个Collector接口的实现，用于给Stream中元素做汇总的方法

并行流与串行流

并行流就是把一个内容分成多个数据块，并用不同的线程分别处理每个数据块的

Stream 使用案例

流操作
List names = menu.stream() //从菜单获得流
                              .filter(d -> d.getCalories() > 300) //中间操作
                              .map(Dish::getName) //中间操作
                              .limit(3) //中间操作
                              .collect(toList()); //终端操作，将Stream转换为List
创建 Stream

1. 创建 Stream
//1. Collection 提供了两个方法  stream() 与 parallelStream()
List<String> list = new ArrayList<>();
Stream<String> stream = list.stream(); //获取一个顺序流
Stream<String> parallelStream = list.parallelStream(); //获取一个并行流

//2. 通过 Arrays 中的 stream() 获取一个数组流
Integer[] nums = new Integer[10];
Stream<Integer> stream1 = Arrays.stream(nums);

//3. 通过 Stream 类中静态方法 of()
Stream<Integer> stream2 = Stream.of(1,2,3,4,5,6);

中间操作

List<Employee> emps = Arrays.asList(
			new Employee(102, "李四", 59, 6666.66),
			new Employee(101, "张三", 18, 9999.99),
			new Employee(103, "王五", 28, 3333.33),
			new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77),
			new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77),
			new Employee(104, "赵六", 8, 7777.77),
			new Employee(105, "田七", 38, 5555.55)
	);
//所有的中间操作不会做任何的处理
Stream<Employee> stream = emps.stream().filter((e) -> {
				System.out.println("测试中间操作");
				return e.getAge() <= 35;
			});
//只有当做终止操作时，所有的中间操作会一次性的全部执行，称为“惰性求值”
stream.forEach(System.out::println);

emps.parallelStream()
			.filter((e) -> e.getSalary() >= 5000)
			.skip(2)
			.forEach(System.out::println);

其他操作

// Filtering unique elements
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 1, 3, 3, 2, 4);
        numbers.stream()
               .filter(i -> i % 2 == 0)
               .distinct()
               .forEach(System.out::println);
// Truncating a stream
List<Dish> dishesLimit3 = menu.stream()
                	          .filter(d -> d.getCalories() > 300)
                              .limit(3)
                              .collect(toList());
// map
List<String> words = Arrays.asList("Hello", "World");
List<Integer> wordLengths = words.stream().map(String::length).collect(toList());                                       
System.out.println(wordLengths);

来源：CSDN

作者：@shair911

链接：https://blog.csdn.net/Shair911/article/details/103821221

标签

数组

api接口